实时计算Flink解决了这个问题没有？

实时计算Flink通过优化配置和SQL查询，可以在一定程度上减轻对业务库性能的影响。以下是提升Flink SQL作业性能并减少对业务库连接影响的建议：

1. 优化资源配：

• 在资源密集型或并发大的作业中，适当增加JobManager和TaskManager的CPU和内存资源，可以提高处理效率，减少延迟。
• 根据作业的特点调整TaskManager的数量，确保每个TaskManager有足够的资源来执行任务。

1. 优化SQL查询：

• 精简SQL语句，避免复杂的关联查询，尤其是涉及大表的操作。
• 使用Flink SQL的最佳实践，比如合理使用窗口函数、聚合函数等，以提高查询效率。

1. 使用流数据处理：

• 考虑使用DataStream API来实现特定的业务逻辑，这可能会比SQL查询更高效。

1. 分析作业拓扑：
   逻辑结构，识别可能的性能瓶颈，如数据源的读取速度、网络传输的带宽限制等。
2. 监控和调：

• 监控Flink作业的运行状态，包括资源的使用情况、吞吐量等指标，以便及时发现并解决问题。
• 对于运行缓慢的作业，进行详细的日志和性能分析，找出追数缓慢的原因，并进行针对性优化。

1. 考虑作业的隔离性：

• 如果可能，将Flink作业与业务库运行在不同的环境中，以物理隔离方式减少对业务库的影响。

1. 批量初始化历史数据：

• 在开始实时处理前，可以先批量初始化历史数据，这样可以减少后续的实时计算压力。

1. 优化作业逻辑：

• 根据作业的具体逻辑，考虑是否可以部聚合（Local Aggregation）或全局聚合（Global Aggregation）来减少数据处理的复杂性。

总的来说，通过上述措施，可以在保证业务处理能力的同时，尽量降低Flink作业对业务库性能的影响。不过，具体效果还需要根据实际的业务场景和作业复杂度来评估。

Flink作为一个实时计算框架，确实提供了一些机制来减轻对业务库性能的影响。以下是Flink在处理实时计算时采取的一些优化措施：

1. *link的新Blink Planner提供了改进的功能集，可以在性能上进行优化，例如通过使用二进制类型来减少序列化和反序列化的开销。
2. 作业配置优化：可以通过作业配置来提升Flink SQL作业的性能，包括资源优化技巧等。
3. SQL解析优化：Flink引擎在接收到SQL文本后，会通过SqlParser将其解析成SqlN通过查询Catalog中的元数据来优化作业的执行计划。
4. **批处理和流处理的结合：Flink支持批处理和流处理的结合，这意味着可以在不影响业务库性能的情况下，高效地处理大量数据。
5. *状态管理和检查点

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https://help.aliyun.com/zh/flink/developer-reference/create-table-as-statement?spm=a2c4g.11186623.0.i3#610d6a704auw7:~:text=%E5%90%8C%E6%AD%A5Kafka%E3%80%82-,%E7%A4%BA%E4%BE%8B%E4%B9%9D,-%EF%BC%9A%E5%A4%9A%E4%B8%AACTAS 此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”